t, p = stats.ttest_ind(workingday, non_workingday, equal_var=False)怎么判断是否有显著影响

在进行假设检验时，我们通常会将显著性水平设定为0.05或0.01，表示我们愿意将犯错的概率控制在5%或1%以内。在这个例子中，我们可以将显著性水平设定为0.05，即我们的判断标准为p值是否小于0.05。

如果p值小于0.05，我们可以拒绝原假设，即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。这意味着我们有足够的证据来支持工作日和非工作日对租车数量有显著影响的备择假设。如果p值大于或等于0.05，我们不能拒绝原假设，即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。

因此，我们可以在代码中添加以下语句来判断是否有显著影响：

if p < 0.05:
    print("工作日和非工作日对租车数量有显著影响")
else:
    print("工作日和非工作日对租车数量没有显著影响")

请注意，这里的判断标准是基于我们自己设定的显著性水平，不同的研究和实验可能需要不同的显著性水平和判断标准。

相关问题

scipy.stats.ttest_ind 如何使用

### 回答1：
scipy.stats.ttest_ind 是用来做独立样本 t 检验的函数。使用方法为：scipy.stats.ttest_ind(a, b, equal_var=True/False)。a, b 分别为两组独立样本的数据。equal_var 参数表示是否假设两组样本的方差相等，默认为 True。如果结果的 p 值小于 0.05，则可以拒绝原假设，即两组样本的均值有显著差异。

### 回答2：
scipy.stats.ttest_ind 是一个用于执行独立两样本 t 检验的函数。该函数用于比较两个独立样本的均值是否具有统计学上的显著差异。

使用 scipy.stats.ttest_ind 函数的一般步骤如下：
1. 导入所需的库和模块：首先，需要导入 scipy 和 numpy 库，以及从 scipy.stats 模块中导入 ttest_ind 函数。

2. 准备数据：准备两个独立样本的数据。可以使用 numpy 数组、Pandas 的数据框或其他数据结构来存储数据。

3. 执行 t 检验：使用 ttest_ind 函数执行独立两样本 t 检验。该函数的语法为：
`scipy.stats.ttest_ind(a, b, equal_var=True)`
其中，a 和 b 是两个要比较的独立样本，equal_var 参数表示是否假设两个样本具有相同的方差。如果为 True，则假设方差相等；如果为 False，则假设方差不等。

4. 解释结果：根据 t 检验的结果，判断两个样本均值是否存在显著差异。通常需要检查返回的 p 值，如果 p 值小于预设的显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝原假设，即认为两个样本的均值存在显著差异。

值得注意的是，ttest_ind 函数还返回一个 t 值，表示两个样本均值之间的差异程度，以及一个表示自由度的值。

综上所述，使用 scipy.stats.ttest_ind 函数可以比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。正确地应用该函数可以帮助我们进行统计学上的推断和决策。

### 回答3：
scipy.stats.ttest_ind是scipy库中的一个函数，用于进行两组独立样本的t检验。下面是如何使用该函数的基本步骤：

1. 导入scipy.stats模块：首先需要导入scipy库中的stats模块，该模块包含了很多统计分析的函数。

2. 创建两组样本数据：根据需要，可以创建两个长度相同的NumPy数组或Python列表，表示两组样本数据。

3. 进行t检验：使用ttest_ind函数进行t检验，该函数接受两组样本数据作为参数，并返回一个包含t统计量和p-value的元组。

示例代码如下：

import scipy.stats as stats
import numpy as np

# 创建两组样本数据
sample1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sample2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 进行t检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2)

# 打印结果
print("t统计量:", t_statistic)
print("p-value:", p_value)

在这个示例中，我们创建了两组样本数据sample1和sample2，然后使用ttest_ind函数进行t检验，并将返回的t统计量和p-value赋给变量t_statistic和p_value。最后将结果打印出来。

需要注意的是，该函数假设两组样本数据的方差相等。如果两组样本数据的方差不相等，可以使用scipy.stats.ttest_ind函数的equal_var参数设置为False，进行Welch's t检验。修改示例代码如下：

# 进行Welch's t检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(sample1, sample2, equal_var=False)

这样就可以使用scipy.stats.ttest_ind函数进行两组独立样本的t检验了。

t_12[i,j] = stats.ttest_ind(sst_1[:,i,j], sst_2[:,i,j]).statistic什么意思

这段代码是在进行两组数据的t检验，并将统计值存储在数组t_12的第(i,j)个位置上。其中，sst_1[:,i,j]和sst_2[:,i,j]分别是两组待比较的数据，[:,i,j]表示在第i行第j列处取出所有的数据。stats.ttest_ind()是scipy库中进行t检验的函数，返回的是一个包含统计值、p值和自由度的元组，.statistic则表示取出其中的统计值部分。最后，将统计值存储到数组t_12的对应位置上。